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一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法
【專利摘要】一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，首先根據(jù)事先觀測建立目標區(qū)域的背景場三維信息數(shù)據(jù)庫，基本元素為各點的位置坐標及引力矢量不變量和引力梯度張量不變量；然后通過引力及引力梯度實時觀測計算得到待定位點的三個不變量；接著通過判斷解算矩陣是否滿秩來判定是否可直接進行導(dǎo)航定位。若能，則通過最小二乘算法迭代計算出待定位點的位置；若不能，則結(jié)合慣性導(dǎo)航定位技術(shù)進行匹配搜索，通過多次迭代搜索得到待定位點的位置。專利最大的創(chuàng)新之處是采用了引力矢量不變量和引力梯度張量不變量，不僅顧及了引力場信息所有分量的貢獻，且上述量均與姿態(tài)無關(guān)，因此相對于傳統(tǒng)算法將大大降低姿態(tài)誤差的影響。
【專利說明】
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，特別適合于姿態(tài) 誤差觀測較大情況下的重力輔助導(dǎo)航定位。 一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法

【背景技術(shù)】
[0002] 相對于當(dāng)前流行的導(dǎo)航方式（如衛(wèi)星導(dǎo)航、無線電導(dǎo)航等）而言，重力輔助 慣性導(dǎo)航具有自主性和無源性的特征，這決定了該導(dǎo)航方式在特定情況下具有一定 的優(yōu)勢。重力輔助慣性導(dǎo)航的概念自1975年提出至今，受到許多學(xué)者的關(guān)注，例如： Metzger 和 Jircitano(Journal of Spacecraft and Rockets, 1976. 13 (6):323-324), Affeck 和 Jircitano(Proceedings of IEEE's Position Location and Navigation Symp〇sium(PLANS)，1990,60-66)均研究了如何利用重力梯度來提高導(dǎo)航定位的精度； Jircitano和Dosch (Institute of Navigation:Proceedings of the Forty-Seventh Annual Meeting，1991，221-229)設(shè)計了 一個為水下潛艇進行重力輔助導(dǎo)航的系統(tǒng)GAINS，器件 主要由一個重力梯度儀和垂直重力儀組成；Gleason (Journal of Guidance Control and Dynamics, 1995, 18 (6) : 1450-1458)討論了梯度導(dǎo)航中的各種實際問題；Jekeli (Journal of Guidance, Control and Dynamics, 2006, 29(3) :704-713)討論了重力梯度儀對慣性導(dǎo)航 系統(tǒng)的誤差補償問題。在實際應(yīng)用中，美國BELL實驗室研發(fā)了重力梯度儀導(dǎo)航系統(tǒng)；同時 美國海軍和空軍也進行過相應(yīng)實驗，前者主要用于潛艇導(dǎo)航，后者則主要用于機載輔助導(dǎo) 航。在國內(nèi)利用重力輔助慣性導(dǎo)航也受到了廣泛重視。近些年來，許大欣等（大地測量與 地球動力學(xué)，2011，31 (1) : 127-131)提出了利用重力垂直梯度進行匹配輔助導(dǎo)航的方法， 并指出利用垂直梯度由于分辨率更高，因此優(yōu)于基于重力異常的匹配導(dǎo)航；蔣東方等（武 漢大學(xué)學(xué)報信息科學(xué)版，2012, 37 (10) :1203-1206)研究了 ICCP重力匹配算法在局部連續(xù) 背景場中的實現(xiàn)，采用BFGS擬牛頓方法實現(xiàn)置信范圍內(nèi)最近等值點精確定位；袁贛南等 (華中科技大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013, 41(1) :36-40)利用加密的改進ICCP算法提 高了傳統(tǒng)算法的精度，削弱了初始點位誤差較大情況下的誤差傳播；哈爾濱工程大學(xué)專利 201310690254. 6公開了一種基于改進MSD的重力匹配方法，創(chuàng)新點是在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ) 上，通過引進位置誤差向量和S0R迭代算法，簡化了計算，提高了匹配速度；遼寧工程大學(xué) 專利201210194633. 1公開了一種人工物理優(yōu)化粒子濾波的重力梯度輔助定位方法。該發(fā) 明通過引入人工物理優(yōu)化，克服了粒子濾波的粒子退化問題，減少了計算量和迭代次數(shù)，通 過不斷的更新和遞推，使重力梯度輔助慣導(dǎo)系統(tǒng)的位置誤差逐漸趨于零；中國人民解放軍 海軍工程大學(xué)專利201210259903. 2公開了一種基于局部重力場逼近的匹配導(dǎo)航方法，該 發(fā)明通過獲取慣性導(dǎo)航系統(tǒng)指示航跡點處重力異常值，依次采用地形匹配算法和BFGS尋 優(yōu)實現(xiàn)了匹配定位。上述專利一般均采用重力異常或重力梯度，討論的重點主要為匹配算 法或背景場模型的建立，對姿態(tài)誤差的問題較少關(guān)注。
[0003] 概括而言，要實現(xiàn)重力自主或輔助慣性導(dǎo)航必須具備三個條件：首先是與重力觀 測的相關(guān)儀器的研制；其次是高精度的先驗重力背景場模型的建立；最后就是重力導(dǎo)航算 法的建立與研制。其中第一個因素，當(dāng)前已得到快速發(fā)展，引力梯度的觀測已在艦載、機載 及星載實現(xiàn)；第二個因素得益于各類重力觀測技術(shù)的發(fā)展，全球已經(jīng)建立了 2000多階的引 力場模型，分辨達到l〇km，而部分局部重力場模型的分辨率更高；第三個即主要研究如何 利用重力觀測來為導(dǎo)航進行服務(wù)，當(dāng)前討論的重點是導(dǎo)航算法的建立，一般主要利用重力 異常和梯度張量分量來進行匹配輔助慣性導(dǎo)航。利用重力觀測來輔助慣性導(dǎo)航的根本原因 是慣性導(dǎo)航由于儀器漂移因子的存在，僅靠慣性手段，導(dǎo)航誤差會隨時間積累。而究其原 因，慣性儀器的誤差根本來源有兩個：一是來自加速度計的誤差，該儀器主要用以測量重力 以外的加速度；另一個是陀螺儀的誤差，該儀器主要用于確定運動及加速度計坐標軸的方 向。易知：方向誤差對定位的精度影響極大。
[0004] 由于慣性導(dǎo)航誤差的根本來源為儀器的觀測誤差，因此方向誤差必是其中的重要 來源之一。而當(dāng)前所廣泛采用的利用重力或重力梯度來輔助慣性導(dǎo)航的方法中，所采用的 匹配量同樣需要方向信息，因為引力矢量、引力梯度張量在不同的坐標系下，其各分量值會 有顯著差異。因此，利用傳統(tǒng)的重力或重力梯度來輔助慣性導(dǎo)航的方法將不能有效消除慣 性導(dǎo)航定位誤差中源自姿態(tài)誤差的那部分影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：克服姿態(tài)觀測誤差較大時的慣性導(dǎo)航定位瓶頸，提出 了一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，該方法具有姿態(tài)觀測誤差零影響的 特點，有很好的可行性，定位精度高，可為特殊情況下的導(dǎo)航定位提供方便。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，步驟 如下：
[0007] 1)通過事先已有觀測，建立目標區(qū)域的背景場三維信息；所述的背景場三維信息 包括三個不變量，即引力矢量不變量、兩個引力梯度張量不變量；目標區(qū)域中每個點均擁有 上述三個不變量；
[0008] 2)通過實時觀測得到待定位點的引力矢量和引力梯度張量，并計算出待定位點所 對應(yīng)的三個不變量；
[0009] 3)對步驟1)獲得的背景場三維信息模型函數(shù)求偏導(dǎo)，得到解算矩陣，檢驗該解算 矩陣是否滿秩；當(dāng)解算矩陣滿秩時，表明目標區(qū)域可直接定位，則進入步驟4);當(dāng)解算矩陣 不滿秩時，表明目標區(qū)域不可直接定位，則跳轉(zhuǎn)至步驟5);
[0010] 4)利用實時重力和梯度張量觀測信息、背景場三維信息及解算矩陣，進行迭代計 算，直至得到待定位點的位置；重復(fù)步驟2)至步驟4)得到多個待定位點的位置，進而得到 連續(xù)的導(dǎo)航軌跡；
[0011] 5)結(jié)合慣性導(dǎo)航，利用觀測獲得的三個不變量在航行軌跡附近與背景場三維信息 進行搜索匹配，獲得新的航行軌跡，并在該新的航行軌跡附近進行重新搜索，直至利用新的 航行軌跡與背景場三維信息確定出的三個不變量，與觀測獲得的三個不變量之間的差異滿 足閾值時，結(jié)束并退出。
[0012] 步驟1)中建立目標區(qū)域的背景場三維信息的具體形式為：

【權(quán)利要求】
1. 一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，其特征在于步驟如下： 1) 通過事先已有觀測，建立目標區(qū)域的背景場三維信息；所述的背景場三維信息包括 三個不變量，即引力矢量不變量、兩個引力梯度張量不變量；目標區(qū)域中每個點均擁有上述 三個不變量； 2) 通過實時觀測得到待定位點的引力矢量和引力梯度張量，并計算出待定位點所對應(yīng) 的三個不變量； 3) 對步驟1)獲得的背景場三維信息模型函數(shù)求偏導(dǎo)，得到解算矩陣，檢驗該解算矩陣 是否滿秩；當(dāng)解算矩陣滿秩時，表明目標區(qū)域可直接定位，則進入步驟4);當(dāng)解算矩陣不滿 秩時，表明目標區(qū)域不可直接定位，則跳轉(zhuǎn)至步驟5); 4) 利用實時重力和梯度張量觀測信息、背景場三維信息及解算矩陣，進行迭代計算，直 至得到待定位點的位置；重復(fù)步驟2)至步驟4)得到多個待定位點的位置，進而得到連續(xù)的 導(dǎo)航軌跡； 5) 結(jié)合慣性導(dǎo)航，利用觀測獲得的三個不變量在航行軌跡附近與背景場三維信息進行 搜索匹配，獲得新的航行軌跡，并在該新的航行軌跡附近進行重新搜索，直至利用新的航行 軌跡與背景場三維信息確定出的三個不變量，與觀測獲得的三個不變量之間的差異滿足閾 值時,結(jié)束并退出。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，其特征 在于：步驟1)中建立目標區(qū)域的背景場三維信息的具體形式為：

其中Λ θ、Λ λ為搜索點與起始點的余緯和經(jīng)度之差，Λ g、Λ B、AC則分別對應(yīng)搜索 點的不變量與實際觀測計算得到的不變量之差；P e、Ρλ、Pg、PB、P。是為了統(tǒng)一量綱所采用的 歸一化因子，其中Ρ 0、Ρλ取搜索區(qū)域的余緯、經(jīng)度最大差值；。、^、匕取引力信息背景場對 應(yīng)元素的標準差；ω 0、ω λ、cog、ωΒ、ω。為權(quán)函數(shù)；所述的搜索點指航行軌跡附近的某點； 所述起始點的初值第一次由慣導(dǎo)提供確定，此后由確定出的新的航行軌跡提供確定； 53)根據(jù)步驟52)計算得到慣導(dǎo)提供的航行軌跡上各點的匹配函數(shù)d，找出各點最小匹 配函數(shù)d對應(yīng)的搜索點；利用找出的搜索點確定出新的軌跡，通過二次多項式擬合排除新 的軌跡中的異常點，該異常點的定位由二次多項式擬合計算得到；然后將排除異常點后新 的軌跡作為新的航行軌跡，并跳回步驟52)重新進行搜索，直至確定出的航行軌跡各點的 最小匹配函數(shù)d與上一次所得航行軌跡對應(yīng)點的最小匹配函數(shù)d之差滿足收斂閾值時，結(jié) 束并退出。
【文檔編號】G01C21/16GK104061932SQ201410256150
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年6月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月10日
【發(fā)明者】萬曉云, 于錦海, 李孟曉, 劉波, 范達, 薛明 申請人:中國空間技術(shù)研究院